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Tese (Doutorado)
A data-driven systematic, consistent and non-exhaustive approach to Model Selection (2022)
Marcondes, Diego ; Peixoto, Cláudia Monteiro (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: SELEÇÃO DE MODELOS, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARCONDES, Diego. A data-driven systematic, consistent and non-exhaustive approach to Model Selection. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-09082022-154351/. Acesso em: 02 abr. 2026.
APA
Marcondes, D. (2022). A data-driven systematic, consistent and non-exhaustive approach to Model Selection (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-09082022-154351/
NLM
Marcondes D. A data-driven systematic, consistent and non-exhaustive approach to Model Selection [Internet]. 2022 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-09082022-154351/
Vancouver
Marcondes D. A data-driven systematic, consistent and non-exhaustive approach to Model Selection [Internet]. 2022 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-09082022-154351/
Dissertação (Mestrado)
Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear (2018)
Marques, Matheus Augustus Pumputis; Elian, Silvia Nagib (Orientador)
Unidade: IME
Assunto: ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARQUES, Matheus Augustus Pumputis. Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23082018-210710/. Acesso em: 02 abr. 2026.
APA
Marques, M. A. P. (2018). Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23082018-210710/
NLM
Marques MAP. Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23082018-210710/
Vancouver
Marques MAP. Análise e comparação de alguns métodos alternativos de seleção de variáveis preditoras no modelo de regressão linear [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23082018-210710/
Artigo de periodico
Better initialization heuristics for order-based bayesian network structure learning (2016)
Urcia, Walter Perez; Mauá, Denis Deratani
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidade: IME
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
URCIA, Walter Perez e MAUÁ, Denis Deratani. Better initialization heuristics for order-based bayesian network structure learning. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 7, n. 2, p. 181-195, 2016Tradução . . Acesso em: 02 abr. 2026.
APA
Urcia, W. P., & Mauá, D. D. (2016). Better initialization heuristics for order-based bayesian network structure learning. Journal of Information and Data Management - JIDM, 7( 2), 181-195.
NLM
Urcia WP, Mauá DD. Better initialization heuristics for order-based bayesian network structure learning. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2016 ; 7( 2): 181-195.[citado 2026 abr. 02 ]
Vancouver
Urcia WP, Mauá DD. Better initialization heuristics for order-based bayesian network structure learning. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2016 ; 7( 2): 181-195.[citado 2026 abr. 02 ]

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